論文の概要: A Comprehensive Survey of Data Augmentation in Visual Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04561v1
• Date: Mon, 10 Oct 2022 11:01:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 14:58:42.211007
• Title: A Comprehensive Survey of Data Augmentation in Visual Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 視覚強化学習におけるデータ強化の包括的調査
• Authors: Guozheng Ma, Zhen Wang, Zhecheng Yuan, Xueqian Wang, Bo Yuan, Dacheng Tao
• Abstract要約: データ拡張(DA)は、サンプル効率と一般化可能なポリシーを取得するために視覚的RLで広く使われている技術である。 本稿では、視覚的RLで使用されている既存の拡張技法の原則的な分類法を提案し、拡張データをどのように活用するかを詳細に議論する。 視覚的RLにおけるDAに関する最初の総合的な調査として、この研究は、この新興分野に貴重なガイダンスを提供するものと期待されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.63738119131888
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual reinforcement learning (RL), which makes decisions directly from high-dimensional visual inputs, has demonstrated significant potential in various domains. However, deploying visual RL techniques in the real world remains challenging due to their low sample efficiency and large generalization gaps. To tackle these obstacles, data augmentation (DA) has become a widely used technique in visual RL for acquiring sample-efficient and generalizable policies by diversifying the training data. This survey aims to provide a timely and essential review of DA techniques in visual RL in recognition of the thriving development in this field. In particular, we propose a unified framework for analyzing visual RL and understanding the role of DA in it. We then present a principled taxonomy of the existing augmentation techniques used in visual RL and conduct an in-depth discussion on how to better leverage augmented data in different scenarios. Moreover, we report a systematic empirical evaluation of DA-based techniques in visual RL and conclude by highlighting the directions for future research. As the first comprehensive survey of DA in visual RL, this work is expected to offer valuable guidance to this emerging field.
• Abstract（参考訳）: 高次元視覚入力から直接決定を行う視覚強化学習(RL)は、様々な領域において有意な可能性を示している。 しかし, サンプル効率が低く, 一般化のギャップが大きいため, 実世界における視覚的RL技術の展開は依然として困難である。 これらの障害に対処するために、データ拡張(DA)は、トレーニングデータを多様化することにより、サンプル効率と一般化可能なポリシーを取得する視覚的RLにおいて広く使われている技術となっている。 本調査は,この分野での繁栄を鑑みて,視覚的RLにおけるDA手法のタイムリーかつ本質的なレビューを行うことを目的とする。 特に,視覚的RLを分析し,DAの役割を理解するための統一的なフレームワークを提案する。 次に、視覚的RLで使用される既存の拡張技法の原則的な分類法を提案し、異なるシナリオにおける拡張データをどのように活用するかを詳細に議論する。 さらに,視覚rlにおけるdaベース手法の系統的実証評価を行い,今後の研究の方向性を強調して結論づける。 視覚的RLにおけるDAに関する最初の総合的な調査として、この研究は、この新興分野に貴重なガイダンスを提供するものと期待されている。

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